Produktionalisierung der Basismodelle von SageMaker Canvas
Amazon SageMaker Canvas unterstützt jetzt die Bereitstellung von Basismodellen (FMs) auf SageMaker-Echtzeit-Inferenzendpunkten, sodass Sie generative KI-Funktionen in die Produktion integrieren und außerhalb des Canvas-Workspace nutzen können. SageMaker Canvas ist ein Arbeitsbereich ohne Code, der es Analysten und Citizen Data Scientists ermöglicht, genaue ML-Prognosen zu erstellen und generative KI zu verwenden.
SageMaker Canvas bietet Zugriff auf FMs, die von Amazon Bedrock und SageMaker JumpStart unterstützt werden, unterstützt RAG-basierte Anpassungen und die Feintuning von FMs. Ab heute können Sie FMs, die auf SageMaker JumpStart basieren, wie Falcon-7B, Llama-2 und mehr, auf SageMaker-Endpunkten bereitstellen, was es einfacher macht, generative KI-Funktionen außerhalb des SageMaker Canvas-Workspace in Ihre Anwendungen zu integrieren. Auf FMs, die auf Amazon Bedrock basieren, kann bereits über eine einzige API außerhalb des SageMaker-Workspace zugegriffen werden. Durch die Vereinfachung des Bereitstellungsprozesses beschleunigt SageMaker Canvas die Amortisierungszeit und gewährleistet einen reibungslosen Übergang von der Experimentierphase zur Produktion.
Melden Sie sich bei SageMaker Canvas an, um auf die FMs zuzugreifen, die von SageMaker JumpStart unterstützt werden. Wählen Sie das gewünschte Modell aus und stellen Sie es mit den entsprechenden Endpunktkonfigurationen bereit, z. B. auf unbestimmte Zeit oder für einen bestimmten Zeitraum. Für bereitgestellte Modelle fallen Gebühren für SageMaker Inferencing an. Ein neuer Benutzer kann die neueste Version von SageMaker direkt über die AWS-Konsole aufrufen. Ein vorhandener Benutzer kann auf die neueste Version von SageMaker Canvas zugreifen, indem er auf „Abmelden“ klickt und sich erneut anmeldet.
Dieses erweiterte Feature ist jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen SageMaker Canvas unterstützt wird. Weitere Informationen finden Sie in der Produktdokumentation zu SageMaker Canvas.